终身学习RBF神经网络在网络安全态势预测中的应用

"基于终身学习RBF神经网络的网络安全态势预测" 网络安全态势预测是一个关键的领域，它通过分析网络的历史和当前状态，预测未来的安全状况，以便采取适当的防御措施。传统的预测方法通常采用批处理学习算法，这在处理大规模网络的实时预测时存在效率问题。RBF神经网络（Radial Basis Function Neural Network, RBFNN）因其优秀的逼近性能，常被用于网络安全态势预测。然而，标准的RBFNN在学习过程中并不考虑网络结构的动态调整。 本文提出了一种名为终身学习RBF（Lifetime Learning RBF, LFRBF）的算法，该算法结合了在线学习的概念，允许神经网络在整个预测过程中持续学习和调整。在线学习策略使网络能够适应环境的变化，提高了预测的准确性和实时性。LFRBFNN由此构建，它不仅继承了RBFNN原有的优点，如自组织、自学习、并行处理和分布式存储，还解决了传统RBFNN静态学习的问题，更好地应对大规模网络的数据流和时变特性。 在网络安全领域，态势预测面临着诸如网络规模庞大、环境复杂多变、数据量巨大等挑战。传统的评估技术，如数据融合、推理和证据分析，虽然有一定的进展，但在实时预测方面仍有局限。模糊推理和RBF神经网络作为两种常用的方法，它们在非线性时间序列预测上有良好表现，但因训练与预测阶段分离，且模型不易随网络状态变化而更新，故在大规模网络的实时预测中表现不足。 LFRBFNN通过引入神经元重要性的概念，能够在运行过程中动态调整隐层神经元的数量和权重，从而提高预测的精确度。实验结果证明，随着网络的不断调整，LFRBFNN的预测精度逐渐提升，这对于实时监测和预防网络安全威胁具有显著优势。 该研究为网络安全态势预测提供了一种新的解决方案，即终身学习的RBF神经网络，它有效解决了现有方法在实时性和适应性上的局限，对于未来网络安全领域的研究和实践具有重要的参考价值。